[发明专利]一种基于视觉的竹块在线检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于视觉的竹块在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）获取至少一帧待检测竹块的彩色图像；

2）通过该待检测竹块的彩色图像对竹块进行轮廓缺陷检测、白斑缺陷检测和棕斑缺陷检测；

2.1）进行轮廓缺陷检测时，对获取的彩色图像进行灰度化和二值化处理，得到二值图像后对所述二值图像进行边缘检测提取出竹块ROI区域并将所述ROI区域的轮廓特征值与预设值进行比对；

2.2）进行白斑缺陷检测时，将提取出的RGB彩色ROI图像转换到HSV空间（Hue,Saturation, Value），再将色调通道和饱和度通道进行直方图均衡化，求出初步的种子图像，给后期的区域生长提供参考，计算公式为：

diff=α*Hue-Saturation；

其中，α系数=0.8，选取diff中灰度值最大的10个梯度为种子点，在种子图像中进行区域生长，从种子点开始，通过判断相邻像素的相似性，成长成一个相似的区域集合，所得区域为疑似白斑区域，当所述疑似白斑区域的面积大于阈值0.5%，灰度均值大于155时判定待检测竹块具有白斑缺陷；

2.3）进行棕斑缺陷检测时，求出彩色ROI图像色调Hue空间的灰度均值，当灰度均值小于实验值Th2时判定存在疑似棕斑，在具有疑似棕斑的竹块上选取灰度值最小的10个梯度为种子点，进行区域生长，所得区域为疑似棕斑区域，当疑似棕斑区域面积大于阈值0.5%，灰度均值小于60时判定竹块具有棕斑缺陷。

2.根据权利要求1所述的基于视觉的竹块在线检测方法，其特征在于，竹块彩色图像的获取及处理，包括以下步骤：

1）待检测竹块通过振盘排队送上第二传送带（4），在竹块通过环形光源前的第一对图像触发采集模块（3）时，STM32会向摄像头输送一个触发信号，并记录此触发信号的序号；

2）摄像头获得触发信号后，抓取一帧彩色图像，并向PC机传送获得的图像，PC机获得图像信号后对获得的图像进行白平衡处理，以获得符合人眼视觉的图像，再根据竹块缺陷检测算法来判断待检测竹块图像是否存在缺陷。

3.根据权利要求1所述的基于视觉的竹块在线检测方法，其特征在于，当判断待检测竹块有缺陷时，PC机向STM32反馈竹片图像的序号，STM32检测到反馈的序号，判断反馈的序号和由第二对图像触发采集模块（3）触发获得的图像信号的序号一致时，STM32向步进电机发出转动指令，剔除具有缺陷的待检测竹块；当判断待检测竹块没有缺陷时，待检测竹块经过翻面后继续重复步骤（2）的检测过程，筛选出合格的竹块。

4.根据权利要求1所述的基于视觉的竹块在线检测方法，其特征在于，所述方法采用的检测系统包括步进电机、图像触发采集模块（3）、振盘喂料部件，还包括第一传送带（2）、第二传送带（4）、传动轮（1）及从动轮（5），图像触发采集模块（3）包括激光触发装置、摄像头和环形光源；第一传送带（2）连接两个传动轮（1），第二传送带（4）连接一个传动轮（1）和三个从动轮（5），第一传送带（2）和第二传送带（4）均通过步进电机驱动实现传送，第一传送带（2）和第二传送带（4）具有实现竹片翻面的接触部分，第一传送带（2）与第二传送带（4）的传动方向相反；所述第一传送带（2）设置在振盘喂料部件的出料口处，竹片经出料口落入第一传送带（2）上，第一传送带（2）上间隔设置有多个图像触发采集模块（3），第二传送带（4）上也设置有图像触发采集模块（3）；图像触发采集模块（3）与PC机通讯连接。

5.根据权利要求2所述的基于视觉的竹块在线检测方法，其特征在于，所述竹块缺陷检测算法，包括以下步骤：

1）将由白平衡处理后的图像进行灰度化，通过实验阈值二值化后，判断图像中是否存在竹块信息，没有竹块信息则不做任何处理，存在竹块信息则进入下一步骤；

2）对二值图像进行边缘检测，获得其质心和最小外接矩形，通过质心和矩形角度中心旋转到标准的水平位置，定位竹块ROI区域并裁剪出来，用于下一步骤的检测；

3）竹块轮廓缺陷检测：对竹块的外轮廓长度和竹块ROI区域的面积进行统计分析，分别得出合格竹块上下限阈值，再将竹块外轮廓进行水平投影，通过投影的高度判断竹块轮廓的完整性，进一步判断竹块是否具有轮廓缺陷，存在轮廓缺陷时向STM32发送当前竹块图像序号，无竹块轮廓缺陷时进入下一步骤；

4）竹块表面缺陷检测：包括以下步骤：

4.1）传送带采用深绿色传送带，将竹块彩色图像转换到HSV空间，求出前景目标区域ROI=Hue-Value；

4.2）正反面检测：对Hue空间求灰度均值，所得的值大于实验值Th1则判断竹块为反面，小于Th1则判断竹块为正面，其中Th1的值为50；

4.3）白斑缺陷检测：对于正面竹块首先进行白斑检测，然后分别将色调通道和饱和度通道进行直方图均衡化，再求出初步的种子图像diff=α*Hue-Saturation，其中，α系数取0.8，种子图像凸显白斑区域，选取diff中灰度值最大的10个梯度为种子点，进行区域生长，所得区域为疑似白斑区域，当疑似白斑区域面积大于阈值0.5%，灰度均值大于155时判定竹块具有白斑缺陷；对于反面竹块检测无白斑缺陷，直接进入下一步骤；

4.4）棕斑缺陷检测：由于排除了白斑的干扰，棕斑的Hue小于正常的竹块，对于正面竹块求出其Hue空间的灰度均值，小于Th2时判定为疑似棕斑，Th2的值为45；对于反面竹块，求出其灰度值的方差，方差大于20时判定其分布不均，具有疑似棕斑，对有疑似棕斑的竹块选取其灰度值最小的10个梯度为种子点，进行区域生长，所得区域为疑似棕斑区域，当疑似棕斑区域面积大于阈值0.5%，灰度均值小于60判定竹块具有棕斑缺陷。